什么是S4 (结构化状态空间)？

S4，全称为结构化状态空间（Structured State Space），是一种新颖且极具影响力的序列建模架构。它旨在高效处理数据中非常长程的依赖关系，这是许多神经网络模型的传统挑战。S4基于连续时间状态空间模型的原理，通过巧妙的离散化和结构化，创建了一个计算高效的模型，可以像标准卷积或循环神经网络一样进行训练。它通过展示一种强大的替代Transformer注意力机制的方法，为包括流行的Mamba架构在内的一类新模型奠定了基础。

主要特点

• 高效的长程依赖建模： S4能够捕捉跨越数万个时间步长的序列关系，远远超出了传统RNN的典型能力，并且在非常长的上下文中通常优于Transformer。
• 快速的训练和推理： 该架构被构建为一个深度状态空间模型，可以参数化为卷积神经网络（CNN）以进行可并行的训练，也可以参数化为循环神经网络（RNN）以进行高效的自回归推理。
• 连续时间基础： 其机制受到连续系统的启发，特别是HiPPO框架，该框架提供了一种有原则的方法来随时间维护输入序列的压缩历史。
• 多功能性： S4在包括音频、时间序列、图像和自然语言在内的多种数据模态上都展示了最先进或具有竞争力的性能。

应用场景

• 音频生成与分类： S4在建模原始音频波形方面表现出色，在Speech Commands等基准测试中取得了顶级结果。
• 时间序列预测： 其记忆长历史的能力使其成为复杂时间序列预测任务的理想选择。
• 自然语言处理（NLP）： S4已成功应用于长文档分类和问答任务。
• 序列图像处理： 它可以逐像素处理图像，在序列CIFAR-10等基准测试上取得了优异的性能。

入门指南

这是一个如何在PyTorch中使用独立的S4层的简化示例。这假设您有一个可用的S4层实现，例如来自官方代码库的实现。

```python import torch import torch.nn as nn

假设有一个可用的S4层实现

from s4_layer import S4Layer

class S4Model(nn.Module): def init(self, d_input, d_model, d_output, n_layers): super().init()

    self.prenorm = nn.LayerNorm(d_model)
    
    # S4层的堆叠
    self.s4_layers = nn.ModuleList()
    for _ in range(n_layers):
        self.s4_layers.append(S4Layer(d_model))
        
    # 到输出的线性投影
    self.fc = nn.Linear(d_model, d_output)

def forward(self, x):
    """
    输入x的形状为 (B, L, d_input)
    """
    x = self.prenorm(x)
    
    # 通过S4层
    for layer in self.s4_layers:
        x = layer(x)
        
    # 获取最后一个输出用于分类
    x = x[:, -1, :]
    
    # 最终投影
    x = self.fc(x)
    return x

使用示例

d_input = 1 # 输入特征维度 d_model = 128 # 模型维度 d_output = 10 # 类别数 n_layers = 4 # S4层数

model = S4Model(d_input, d_model, d_output, n_layers) test_input = torch.randn(32, 1024, d_model) # 批次大小为32，序列长度为1024

output = model(test_input) print(“输出形状:”, output.shape) # 预期: (32, 10)

定价

S4是一个在MIT许可证下发布的开源研究项目。它完全免费，可用于学术和商业用途。